package com.zs.letcode.top_interview_questions;

import java.util.Comparator;
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 滑动窗口最大值
 * 给你一个整数数组 nums，有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
 * <p>
 * 返回滑动窗口中的最大值。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3
 * 输出：[3,3,5,5,6,7]
 * 解释：
 * 滑动窗口的位置                最大值
 * ---------------               -----
 * [1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 * 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 * 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 * 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 * 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 * 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [1], k = 1
 * 输出：[1]
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [1,-1], k = 1
 * 输出：[1,-1]
 * 示例 4：
 * <p>
 * 输入：nums = [9,11], k = 2
 * 输出：[11]
 * 示例 5：
 * <p>
 * 输入：nums = [4,-2], k = 2
 * 输出：[4]
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 105
 * -104<= nums[i] <= 104
 * 1 <= k <= nums.length
 * 相关标签
 * 堆
 * Sliding Window
 * <p>
 * 作者：力扣 (LeetCode)
 * 链接：https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions/xatgye/
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @author madison
 * @description
 * @date 2021/6/3 08:17
 */
public class Chapter30 {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        solution.maxSlidingWindow1(new int[]{1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7}, 3);
    }

    private static class Solution {
        /**
         * 方法一：优先队列
         */
        public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {
            int n = nums.length;
            PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1[0] != o2[0] ? o2[0] - o1[0] : o2[1] - o1[1]);
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                pq.offer(new int[]{nums[i], i});
            }
            int[] ans = new int[n - k + 1];
            ans[0] = pq.peek()[0];
            for (int i = k; i < n; i++) {
                pq.offer(new int[]{nums[i], i});
                while (pq.peek()[1] <= i - k) {
                    pq.poll();
                }
                ans[i - k + 1] = pq.peek()[0];
            }
            return ans;
        }

        /**
         * 方法二：单调队列
         */
        public int[] maxSlidingWindow1(int[] nums, int k) {
            int n = nums.length;
            Deque<Integer> deque = new LinkedList<>();
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                    deque.pollLast();
                }
                deque.offerLast(i);
            }
            int[] ans = new int[n - k + 1];
            ans[0] = nums[deque.peekFirst()];
            for (int i = k; i < n; i++) {
                while (!deque.isEmpty() && nums[i] >= nums[deque.peekLast()]) {
                    deque.pollLast();
                }
                deque.offerLast(i);
                while (deque.peekLast() <= i - k) {
                    deque.pollFirst();
                }
                ans[i - k + 1] = nums[deque.peekFirst()];
            }
            return ans;
        }

        /**
         * 方法三：分块 + 预处理
         */
        public int[] maxSlidingWindow2(int[] nums, int k) {
            int n = nums.length;
            int[] prefixMax = new int[n];
            int[] suffixMax = new int[n];
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                if (i % k == 0) {
                    prefixMax[i] = nums[i];
                } else {
                    prefixMax[i] = Math.max(prefixMax[i - 1], nums[i]);
                }
            }
            for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
                if (i == n - 1 || (i + 1) % k == 0) {
                    suffixMax[i] = nums[i];
                } else {
                    suffixMax[i] = Math.max(suffixMax[i + 1], nums[i]);
                }
            }
            int[] ans = new int[n - k + 1];
            for (int i = 0; i <= n - k; i++) {
                ans[i] = Math.max(suffixMax[i], prefixMax[i + k - 1]);
            }
            return ans;
        }
    }
}
